初めてのTensorFlow―数式なしのディープラーニング [単行本]
    • 初めてのTensorFlow―数式なしのディープラーニング [単行本]

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初めてのTensorFlow―数式なしのディープラーニング [単行本]

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出版社:リックテレコム
販売開始日: 2017/10/25
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初めてのTensorFlow―数式なしのディープラーニング の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアにとっての障壁は、手法、特に理論を説明する数式が難解なこと。もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」という点です。そこで本書は、Googleのディープラーニング・フレームワークTensorFlowに注目。TensorFlowと完全互換性があり、より初心者に適したTFLearnを使うことで、これらの壁を突破します。絞り込んだ内容と、気鋭のデータサイエンティストの丁寧な解説により、数式なしで手法(理論)を理解できます。さらに、ライブラリを使って無理なく実装まで体験できます。
  • 目次

    1  初めてのディープラーニング
    1.1 機械学習とディープラーニング
    1.2 ディープラーニングのライブラリ

    2  ディープラーニングの実装準備
    2.1 ディープラーニングの環境構築
    2.2 Jupyter Notebookの使い方
    2.3 Pythonプログラミングの基礎

    3  ディープニューラルネットワーク体験
    3.1 ニューラルネットワークの仕組み
    3.2 ディープラーニングの仕組み
    3.3 ディープラーニングの実装手順
    3.4 手書き文字画像MNISTの分類

    4  畳み込みニューラルネットワークの体験
    4.1 畳み込みニューラルネットワークの仕組み
    4.2 手書き文字画像MNISTの分類
    4.3 一般的な画像の分類

    5  再帰型ニューラル
    ネットワークの体験
    5.1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み
    5.2 対話テキストの分類
    5.3 手書き文字画像MNISTの分類

    Appendix 付録
    A.1 TensorBoardの使い方
    A.2 ディープラーニングの環境構築(Windows編)
    A.3 Ubuntu仮想イメージのインポート方法
    参考文献
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    足立 悠(アダチ ハルカ)
    メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事を執筆したほか、国内各地でセミナー講師を務めてきた
  • 内容紹介

    ◆◆ PythonとTFLearnで無理なく体験学習 ◆◆

    本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。
    そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになることを目指します。

    ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアは、2つの障壁を越えねばなりません。
    一つは「ディープラーニングの手法」、特に、理論を説明する数式が難解なこと。
    もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」ことです。

    ■数式なしで理論を理解
    そこで本書は、是非知っておきたい3つの手法、即ち、①全結合のニューラルネットワーク、
    ②畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、③再帰型ニューラルネットワーク(RNN)のみに話題を集中。
    IT エンジニアなら抵抗感なく読めるように、数式を一切使わず、気鋭のデータサイエンティストが
    丁寧に理論を解説します。

    ■簡単に実装できるライブラリを使用
    実装については、Google社のディープラーニング・フレームワークTesorFlowに注目。
    TesorFlowと完全互換性があり、かつ、TesorFlowよりも初心者に適したTFLearnライブラリを使うことで、
    Python 3による実装を体験します。
    実装環境の構築方法も一から説明し、サンプルコードには逐次解説を加えました。

    ■理論と実装の反復で理解を深める
    第1章では、機械学習とディープラーニングの概要、実装ライブラリについて説明します。
    第2章では、TFLearnを使った実装環境を構築し、ツールの使い方を学びます。
    第3章では、全結合のニューラルネットワークの仕組みを理解した後、
    手書き文字画像のMNISTデータセットを使って、画像の分類問題を解いてみます。
    第4章ではCNNを解説した後、再度、MNISTデータを分類。また、JPEG等の一般的な画像の分類も行います。
    第5章では、時系列データに適したRNNの仕組みを理解した後、対話テキストの分類に挑戦。
    ここでもMNISTの分類を行ってみます。

    本書に沿って体験学習を進めれば、ディープラーニングの手法を無理なく理解でき、
    手を動かして実装できるようになるでしょう。
  • 著者について

    足立 悠 (アダチ ハルカ)
    メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。
    ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、
    両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。
    過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事執筆したほか、
    国内各地でセミナー講師を務めてきた。
    多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人と評されている。
    趣味は国内の城とダム巡り、お地蔵さんが密集している場所に佇むこと。

初めてのTensorFlow―数式なしのディープラーニング の商品スペック

商品仕様
出版社名:リックテレコム
著者名:足立 悠(著)
発行年月日:2017/11/06
ISBN-10:4865941053
ISBN-13:9784865941050
判型:B5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:198ページ
縦:24cm
横:18cm
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